发布时间 : 星期三 文章第五讲 描述性时间序列分析更新完毕开始阅读bb8d0e0e52ea551810a68796
第五讲 描述性
时间序列分析1
1 时间序列成分分析
1.1 时间序列的构成因素
时间序列中的数据（也称为观测值），总是由各种不同的影响因素共同作用所至；换一句话说，时间序列中的数据，总是包含着不同的影响因素。我们可以将这些影响因素合并归类为几种不同的类型，并对各种类型因素的影响作用加以测定。对时间序列影响因素的归类，最常见的是归为3类：
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1、长期趋势T（SPSS的名称为Smoothed Trend-Cycle，缩写stc），长期趋势是一种对事物的发展普遍和长期起作用的基本因素。受长期趋势因素的影响，事物表现出在一段相当长的时期内沿着某一方向的持续发展变化。
2、季节周期因子S（SPSS的名称为Season Factors Component）, 缩写saf，季节周期也称为季节变动，是一种现象以一定时期（如一年、一月、一周等）为一周期呈
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现较有规律的上升、下降交替运动的影响因素。
3、不规则变动因子I（SPSS的名称为Irregular Component, 缩写err）。不规则变动是一种偶然性、随机性、突发性因素。受这种因素影响，现象呈现时大时小、时起时伏、方向不定、难以把握的变动。这种变动不同于前三种变动，它完全无规律可循，无法控制和消除，例如战争、自然灾害等。
【例】1993年1月至2000年12月社会消费品月零售
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